Meteorológiai Előrejelzés Adatbányászati Támogatással Putnoki Gyula GTK ISZAM II.évf. Társszerzők: az ISZAM-os Meteor-team TDK-konferencia 2007 Gödöllő.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Adatelemzés számítógéppel
Advertisements

Hogyan készítsünk el egy COCO-t???
SZENT ISTVÁN EGYETEM GAZDASÁG- ÉS TÁRSADALOMTUDOMÁNYI KAR AUTO- SZŰRŐ FEJLESZTÉSE TÁBLÁZAT ALAPÚ JELENTÉSEK UTÓLAGOS, BÖNGÉSZŐN BELÜLI TOVÁBB- FELDOLGOZÁSÁRA.
Fraktál művészet Keith Mackay.
A partnerközpontú intézmények plusz anyagi forrásai a kompetencia alapú oktatás vonatkozásában Előadó: Danyi Gyula.
Adatbányászat az Internet korszakában
Döntés-előkészítő változatelemzések egy jogosultság kezelő alkalmazás Identity Management rendszerré alakítása kapcsán Készítette: Papp Zsuzsanna Belső.
Szoftver bonyolultsági mértékek alkalmazási területei Király Roland 2011.
Mesterséges neuronhálózatok
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
Ozsváth Károly TF Kommunikációs-Informatikai és Oktatástechnológiai Tanszék.
Fuzzy rendszerek mérnöki megközelítésben I
Mesterséges intelligencia
Tökéletes Hash függvények keresése Kasler Lóránd-Péter.
Urban Audit Az egységes városstatisztikai adatbázis.
Új félév, új kihívások!! 1. hét. A Tanár Úr elmondja, hogy milyen feladatot kellene csinálnunk a félév végére. 1. hét.
Hasonlóságelemzés COCO használatával a MY-X elemzőben
GAZDASÁGI INFORMATIKA II.
Hogyan készítsünk el egy COCO-t??? Ha választani lehet, inkább ezt a hegyet másznám meg!!!
INNOCSEKK 156/2006 Hasonlóságelemzés-alapú vizsgálat a COCO módszer használatával Készítette: Péter Gábor
Adatbányászati modellek aggregálása
Online hasonlóságelemzések: Online hasonlóságelemzések: Tapasztalatok (kukorica) hozamfüggvények levezetése kapcsán Pitlik László, SZIE Gödöllő (Forrás:
Online hasonlóságelemzések: Online hasonlóságelemzések: Totó-automata?! Pitlik László, SZIE Gödöllő (Forrás: My-X.hu Hírlevél) október INNOCSEKK.
SZENT ISTVÁN EGYETEM GAZDASÁG- ÉS TÁRSADALOMTUDOMÁNYI KAR TUDOMÁNYOS DIÁKKÖRI KONFERENCIA NOVEMBER 24. Készítette: Batár Ádám.
Készítette :Görög Georgina SZIE-GTK-GVAM 1.évfolyam
Hozam-előrejelzés a gabonatermesztésben
My-X Hírlevél: március A tartalomból: SCORE vs. FRAMINGHAM: Egyedi „biometriai” elemzések rendszerszintű kockázata Médiatorta a meteorológiai előrejelzések.
A KÖZBESZERZÉSEKET TÁMOGATÓ OBJEKTÍV INFORMATIKAI RENDSZER 1 Tudományos Diákköri Konferencia Troll Gergely.
Evapotranspiráció elõrejelzése mesterséges neuronális halózatok segitségével Wójcicki Andrzej, GTK V. konzulens: Dr. Pitlik László Gazdasági Informatika.
Bevezetés a robotok döntéshozatalának folyamatába és módszereibe Készítette : Fodor Bence II. Éves Programtervező Informatikus Nyíregyházi Főiskola V2.
Kaplan – Norton: Balanced Scorecard
Miért hozzuk a döntést, mi a cél?
Miskolci Egyetem Informatikai Intézet Általános Informatikai Tanszé k Pance Miklós Adatstruktúrák, algoritmusok előadásvázlat Miskolc, 2004 Technikai közreműködő:
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Az Alakfelismerés és gépi tanulás ELEMEI
BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér 3. óra.
Adatbázisrendszerek jövője
Közlekedésmodellezés Készítette: Láng Péter Konzulens: Mészáros Tamás.
Szemantikus keresők.
A SZÉLENERGIA KUTATÁSA DEBRECENBEN Tar Károly A MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE KIEMELT HETE DEBRECENBEN NOVEMBER 2-6.
Gépi tanulás Tanuló ágens, döntési fák, általános logikai leirások tanulása.
Önálló labor munka Csillag Kristóf 2005/2006. őszi félév Téma: „Argument Mapping (és hasonló) technológiákon alapuló döntéstámogató rendszerek vizsgálata”
Az adatok értékelése A főiskolai könyvtárról kialakult kép összegezve.
Többváltozós adatelemzés
Kötvényárazási hibák intelligens javítóalgoritmusának tervezése és fejlesztése GELLÉN ÁGNES IUFQ58.
Copyright 2007, SPSS Hungary. 1 SPSS 16 újdonságok.
Részecskenyom analízis és osztályozás Pálfalvi József MSc, Intelligens Rendszerek, Önálló labor 1.
Hibák, pozitívumok Szerző, dátum, helyszín? A háttér jól passzol a témához, de ott elég lenne a szürke- árnyalatos effekt a színek helyett… Nem az előrejelzésről.
Iskola-egészségügyi Konferencia augusztus Informatikai lehetőségek az iskola/ifjúság-egészségügyi munkában Wenhard Andrea egészségügyi szakközgaszdász.
Adatbányászati módszerek a weblogfájlok elemzésében
Valószínűségszámítás II.
A közösség ereje. Mi az e-demokrácia gép? Hogyan működik a gép? Mire szeretnénk használni ezt a gépet? Mi a 42? Kikből áll a 42? Mit szeretne a 42? Miről.
Részecskenyom analízis és osztályozás Pálfalvi József MSc, Intelligens Rendszerek, Önálló labor 1. Egyetemi konzulens: dr. Dobrowiecki Tadeusz (BME MIT)
Kutatási beszámoló 2002/2003 I. félév Iváncsy Renáta.
PÁRHUZAMOS ARCHITEKTÚRÁK – 13 INFORMÁCIÓFELDOLGOZÓ HÁLÓZATOK TUDÁS ALAPÚ MODELLEZÉSE Németh Gábor.
AZ ON-LINE ELEMZÉSI SZOLGÁLTATÁSOK FEJLESZTÉSE A MEZŐGAZDASÁGI VÁLLALKOZÁSOK SZÁMÁRA Pisartsov Andrei Nik.
PhD beszámoló 2003/2004 I. félév Készítette: Iváncsy Renáta Konzulens: Dr. Vajk István.
A Szegedi Tudományegyetem DPR programjának eredményei és tapasztalatai.
EuroOffice 2010 sajtótájékoztató Bagoly Zsolt, fejlesztésvezető MultiRáció Kft. EuroOffice 2010 sajtókonferencia Pályázatok: TECH_08-A2/ SZOMIN08;
Smart Hospitality a PTE-n Informatikai projektek az egészségügy területén Múlt és jövő Uherkovich Péter - Pécsi Tudományegyetem Informatikai Igazgatóság.
Az Internet-felhasználás területi egyenlőtlenségeinek előrejelzése Magyarországon VIII. Fiatal Regionalisták konferenciája Győr, Készítette: Zsom.
Operációkutatás I. 1. előadás
Pókerkártya játék algoritmusa
Készítette: Papp-Varga Zsuzsa
Készítette: Pető István Szent István Egyetem
Informatikai gyakorlatok 11. évfolyam
Bunkóczi László, Dr.Pitlik László, Pető István, Szűcs Imre
Szűcs Imre - Dr. Pitlik László (OTKA T049013)
TUDOMÁNYOS KONFERENCIA
Előadás másolata:

Meteorológiai Előrejelzés Adatbányászati Támogatással Putnoki Gyula GTK ISZAM II.évf. Társszerzők: az ISZAM-os Meteor-team TDK-konferencia 2007 Gödöllő

Bevezetés •magyar és angol automatikusan generált időjárás-prognózisok •Budapest, Győr, Szeged •újszerű szoftveres előrejelzés (mely meteorológiai szaktudást nem igényel)

Elgondolásunk szerint az élet számos területén nem csak szakmai kompetenciával oldhatunk meg felmerülő problémákat: •az eseménnyel kapcsolatos múltbéli megfigyelések •a történések sora törvényszerűségeket rejt magában •az események lezajlásában megfigyelhető hullámszerű ismétlődések •felfedésükhöz algoritmusokat kell lefuttatnunk •coco, weka…

Inputok forrásai • • •Az OMSZ 400eFt-értékű adatvagyona, melyet térítésmentesen rendelkezésünkre bocsájtott •Tanulói nyári „adatgyűjtő tábor”

Mi is a coco? •Gazdasági és Informatikai tanszék által fejlesztve •Component-based Object Comparison for Objektivity •A hatókomponensek objektív megkeresésére, súlyuk meghatározására

Coco bővebben •Excel-es alapú •Input adatok adatmátrix formájában •Célérték •Input adatok: történések/tulajdonságok melyek befolyásolhatják a célértéket •Lépcsős függvény hátterében solver fut •Lépcsők: tömbökre osztott tulajdonságok, hogy véges számú elemet kelljen vizsgálni

Hogyan is működik a coco? •Matematikai képletekkel leírható görbéket igazít hozzá a tulajdonságok időbeni változásához/ismétlődéseihez •Megtalálja azokat az attribútumokat amelyek befolyással vannak a célértékre, a többit kiszűri

Jövőgenerálás •Ha már tudjuk: milyen matematikai görbékkel írhatók le a célértéket befolyásoló tulajdonságok… •A jövőbeli célértéket nem ismerve, az elmúlt történések/tulajdonságok a kapott matematikai képletekkel módosítva, megkapjuk a legnagyobb valószínüséggel előálló „jövőképet”

Weka •A weka egy Új-Zélandi által fejlesztett adatbányászati keretrendszer(hiv.) •Oktatási és kutatási célokra díjmentesen használható •Számos adatbányászati szoftver került bele implementálásra •Döntési fák •Neurális hálók •Lineáris és logisztikus regressziós eljárások •Klaszterező eljárások

Weka-döntési fák módszertana •A döntési fa az entrópia minimalizálásával bontja részhalmazokra az eredeti halmazt •A végső halmazokat hívjuk a fa leveleinek

Az adatgyűjtés problémái: •Gyűjtési pontatlanságok •Különböző online felületeken való nehéz eligazodás •Hallgatói adatgyűjtési pontatlanság

Egyazon hazai városokra vonatkoztatva ki ért el pontosabb előrejelzést: •Az OMSZ •Illetve az angol meteorológiai szolgálat? •Vajon mi az oka az eltérésnek? •Mi az oka, hogy nem teszik közzé találati arányaikat? •Ez minőségbiztosítási és fogyasztóvédelmi problémákat vet fel?

Köszönöm a figyelmet!